tensorflow2.0 使用keras一般通过tensorflow.keras来使用,但是pycharm没有提示,原因是因为实际的keras路径放在tensorflow/python/keras,但是在程序中tensorflow有没有python这个目录,解决方法如下: try: import tensorflow.python.keras as keras except: import tensorflow.keras as keras 这样pycharm既可以有提示,同时也不需要在程序运…

在pycharm下出现“ModuleNotFoundError: No module named 'XXX' ”提示时, 在网上找大部分的解决方案是重新在pycharm里安装对应的模块,但是这不是我要的结果,毕竟很多模块我都是已经安装过的了,还要在pycharm里重新安装,没那个时间.后来在这篇博文(https://blog.csdn.net/john_bian/article/details/79291228)看到了希望:大概意思就是pycharm所使用的解释器不是你自己安装的解释器,它自带有…

thinkphp6.0 多应用模块下提示控制器不存在 在项目根目录下使用Composer composer require topthink/think-multi-app 参考链接…

使用TensorFlow2.0导入from tensorflow.keras import layers会出现Cannot find reference 'keras' in __init__.py提示 这虽然不影响程序的运行,但是会导致程序没有提示,并且没有办法点击进入源码,可以通过导入from tensorflow.python.keras import layers来解决这个问题…

虽说是按<TensorFlow深度学习>这本书来学习的,但是总会碰到新的问题!记录下这些问题,有利于巩固知新. 之前学过一些tensorflow1.0的知识,到RNN这章节,后面没有再继续下去,这里又重新开始学习tensorflow2.0,想必会有豁然开朗的感觉. 环境搭建:Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm+tensorflow Windows的cmd环境安装 下一次更新线性numpy拟合的例子和tensorflow基础理论部分.…

站长资讯平台:今天学习一下Tensorflow2.0 的基础 核心库,@tf.function ,可以方便的将动态图的语言,变成静态图,在某种程度上进行计算加速 TensorFlow Lite TensorFlow.JS TensorFlow Extended 构成了TensorFlow 的生态系统 优势: 1.GPU加速 体现在大数据量运算的时候,的运算时间.如果使用CPU进行运算,那么计算是通过串行模式完成 GPU则会加速运算,并行操作,快速运行. 2.自动求导 自带自动求导工具,方便快速求…

PyCharm下创建并运行我们的第一个Django项目 准备工作: 假设读者已经安装好python 2x或3x,以及安装好Django,以及Pycharm 1. 创建一个新的工程 第一次运行Pycharm时,欢迎界面如下: 点击创建新的工程,选择左边面板的Django,填写Location, 以及Application name(我分别填写的是mysite,以及 polls,location填写的mysite相当于你的工程名字) 点击Create,创建项目. 2. 探索项目的结构 自动生成了Dj…

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置GPU环境 1. 安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版…

截至目前为止(2017.09.21),Microsoft 官方并没有提供 .NET Core 2.0 正式版的多语言安装包. 因此,在 Visual Studio 2015 Update 3 和 Visual Studio 2017 中,使用 .NET Core 2.0 作为目标框架的项目,编写代码时,智能提示的结果显示时英文的. 如何改成简体中文或其它语言(例如繁体中文)呢? 我知道 .NET Core 2.0 的智能提示文件路径在C:\Program Files\dotnet\sdk\NuG…

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…

本地安装及网页测试 在官网下载最新的安装文件 下载地址 : https://www.mongodb.com/download-center#community 可以在MongoDB官网选择Community Server版本下载,但是它似乎经常没有响应.可以在这里直接选择需要的版本下载,要在Windows下安装可以直接选msi安装文件. 安装msi文件 下载好后,一致next,在中间一步选择 custom 选项,以选定自己喜好的安装位置 修改安装路径. 这个MSI文件有问题,这里必须不能改动,直…

前言 MySQL在Windows下有2种安装方式:1.图形化界面方式安装MySQL 2.noinstall方式安装MySQL.在这里,本文只介绍第二种方式:以noinstall方式安装MySQL,以及MySQL的一些基本用法. 据说,第一种是傻瓜教程,简单些,但是我报了一系列依赖错误,最终也没解决,心累... mysql安装 https://blog.csdn.net/zhouzezhou/article/details/52446608 + dll文件 https://blog.csdn.ne…

 问题:打开pycharm,提示invalid Log Path 解决: 网上其他方法都说重装,这个成本有点高,所以我不去尝试. 因为我下载的是免安装版,所以使用时生成的文件是后来才生成的,所以我尝试将提示目录的下的文件删除,再启动pycharm即可解决.…

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试…

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>…

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t…

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

TF2.0默认为动态图,即eager模式.意味着TF能像Pytorch一样不用在session中才能输出中间参数值了,那么动态图和静态图毕竟是有区别的,tf2.0也会有写法上的变化.不过值得吐槽的是,tf2.0启动速度仍然比Pytorch慢的多. 操作被记录在磁带中(tape)这是一个关键的变化.在TF0.x到TF1.X时代,操作(operation)被加入到Graph中.但现在,操作会被梯度带记录,我们要做的仅仅是让前向传播和计算损失的过程发生在梯度带的上下文管理器中. with tf.Gra…

用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'…

Pycharm下直接升级库所遇到的pip模块中无'main'问题 Author : Benjamin142857 Date : 8/19/2018 对于Pycharm中直接升级库,只需在 \(Setting - Project\ \ Interpreter\) 里点击对应的库,再点击右边的箭头. 但很多人会遇到这样的问题 - 说pip库里没有一个叫 "main" 的属性 接下来我们只需找到错误提示中地址的 "packageing_tool.py" ,并进行相应修改即…

最近学习神经网络,tensorflow,看了好多视频,查找了好多资料,感觉东西都没有融入自己的思维中.今天用tensorflow2.0写了一个MNIST手写体的版本,记录下学习的过程. 复现手写体识别的基本步骤:准备数据,处理数据,搭建模型,迭代训练模型,使用模型. 一.全连接模型 1.导入数据集(此次编写运行均在notebook) 先引入所需模块,在用tf.keras下载数据 2.分析图片的大小 1)用shape查看数量大小:2)通过指定[0][1]来查看具体图像尺寸,lable存储的是ima…

背景 tensorflow2.0 相比于1.0 有很大变化,1.0版本的placeholder,Session都没有了,2.0版本强推使用keras.keras是一个比较高层的api,确实挺好用的,一些基本模型使用起来很方便,本文主要写了几种常用场景下的编程规范指南,都是自己总结出来的如果大家有更好的想法可以在评论中留言. 目的 编程规范的目的是,从构架速度.清晰.可扩展几个方面考虑. 编程规范 比较简单的顺序模型比较简单的模型直接使用Sequential比较好,也可以使用Model构建 较复杂…

bert模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为…

python和opencv的安装都很顺利,就是在PyCharm下的配置浪费了一点时间. 一.原料 1.max系统 2.python(本文用的版本是3.6.5) 3.opencv(本文中使用的版本是3.4.1_4) 4.PyCharm 二.安装 本文的python及opencv采用Homebrew安装. 参考官网给的方法,官网https://brew.sh.打开终端,输入 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.co…

目录 问题描述 安装 tensorflow-cpu-2.0 编译 Nvidia Samples 问题描述 网上已经很多关于配置CUDA的文章,自己这篇文章只是个大致的安装步骤,文章重点是安装和配置的一些细节,而至于具体的步骤(比如软件怎么下,环境变量怎么配等)请自行搜索,我相信大家也不会只参考一篇文章,如有指正或疑问请评论留言,谢谢! 安装 tensorflow-cpu 安装 tensorflow-gpu-2.0,并配置 CUDA 编译 Nvidia Samples 环境:Win10:GPU--…

目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备.2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,T…

国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响. 有的同学是收入上的,有的同学是感情上的,有的同学是心理上的,还有的同学是体重上的. 那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢?什么时候我们才可以重获自由呢? 本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型,对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测. 一,准备数据 本文的数据集取自tushare,获取该数据集的方法参考了以下文章. <https://zhuanlan.zhihu.com/p…

TensorFlow2.0 1 使用技巧 更新到最新版本: pip install --upgrade tensorflow pip install --upgrade tensorflow-gpu 导入TensorFlow模块: import tensorflow as tf 查看版本号: print('TensorFlow版本号为:', tf.__version__) 查看是否支持GPU运算: rint('GPU是否可用:', tf.test.is_gpu_available()) prin…

1. 简介 NCF是协同过滤在神经网络上的实现--神经网络协同过滤.由新加坡国立大学与2017年提出. 我们知道,在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就,但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的,而神经网络模型能带来非线性的效果,非线性可以更好地捕捉用户和物品空间的交互特征.因此可以极大地提高协同过滤的效果. 另外,NCF处理的是隐式反馈数据,而不是显式反馈,这具有更大的意义,在实际生产环境中隐式反馈数据更容易得到. 本篇论文展示了NCF的架构原理,以及实验过程和效果. 2. 网络架…